共查询到19条相似文献,搜索用时 57 毫秒
1.
基于VR家庭影院的深度摄像头技术,提出了一种新颖的手势交互系统理论,实现了手势控制影院相关功能。创建一个综合的手势轮廓信息数据库以及对应的手部标记图,在这个数据库中通过随机森林算法分类,以此在深度轮廓信息中识别手部信息,最后在已识别出的手部信息基础上,通过手势交互生成控制命令。在真实手势上测试系统,从五个不同的对象上获得的平均识别率为98.0%。用户可以通过手势来控制VR家庭影院的菜单选择换台,调节音量等。 相似文献
2.
针对传统手势识别导致准确率、空间、计算复杂度无法满足要求等问题,提出了双手手势融合的交互方法.该方法提取角度传感器的加速度信号和角速度信号,使用卡尔曼滤波算法优化加速度值和角速度值,通过三维编码算法转化为实际双手手势运动序列,并将其发送至终端进行匹配和处理,加载PC机终端模拟驾驶软件,实现人机交互.实验结果表明,该方法... 相似文献
3.
作为新一代实用人机交互方式,手势识别正受到人们越来越多的关注。本文首先介绍了当前手势识别技术的具体流程与发展情况。并基于目前手势识别对硬件需求的现状,探讨了将基于表观的实时手势识别技术应用于机顶盒等低速硬件设备的前景。 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
用于人机交互的静态手势识别系统 总被引:7,自引:1,他引:7
提出并实现一个用于人机交互的静态手势识别系统。基于皮肤颜色模型进行手势分割,并用傅里叶描述子描述轮廓。采用针对小样本特别有效且范化误差有界的支持向量机方法:最小二乘支持向量机(LS-SVM)作为分类器。提出了LS-SVM的增量训练方式,避免了费时的矩阵求逆操作。为实现多类手势识别,利用DAG(Directed Acyclic Graph)将多个两类LS-SVM结合起来。对26个字母手势进行识别,与多层感知器、径向基函数网络等方法比较,LS-SVM的识别率最高,为93.62%。 相似文献
9.
10.
11.
面向投影—摄像交互环境下的多点手势识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对投影—摄像人机交互系统中手势指令描述困难、手势辨识度难以提高、多点手势交互实现困难的问题,将多点手势分解为2个或者2个以上的元手势的组合,它们之间满足一定的空间位置关系和时序逻辑;将经典的曲线形状描述方法Freeman链码应用于手势描述系统,采用该方法可以使手势描述满足形状不变性、唯一性和鲁棒性的特点;并结合改进的Hausdorff距离建立手势识别系统,在距离变换空间内,对交互人手势与事先建立的模板库进行匹配识别。实验结果表明,采用以上方法搭建的交互系统对手势具有较高的识别率,有很强的实用价值。 相似文献
12.
13.
设计了一款可以应用于以Meego为框架的智能手机中的手势识别系统。该系统将Qt和OpenCV作为软件开发平台,借助两者强大的函数库进行繁琐的手势识别。实验证明,该系统可快速高效地实现各种静态手势的识别。该系统具有很好的可扩展性和应用发展空间。 相似文献
14.
通过对独立分量分析(ICA)理论的研究以及对人机交互手势特征的分析,提出了一种基于ICA的静态手势特征提取与识别的方法。用ICA方法分别提取各类静态手势图像的独立分量特征(ICF),构成手势图像的独立基函数空间,对手势图像采用独立分量的最小二乘意义下的表示,结合系统的判别阈值实现对手势的分类识别。系统采用4类手势,共计80幅图像,对方法的有效性进行了检测。实验结果表明,这一方法不仅可行,而且能够获得满意的识别结果。 相似文献
15.
针对目前动态手势识别方法受手势旋转、平移、缩放的影响,并解决手势识别的实时性问题,提出一种基于手势二进制编码和类-Hausdorff距离模板匹配的手势识别方法.首先,把分割好的手势图像进行标准化处理,求出标准化图像中的手势主方向,建立二维手势直角坐标系,提取空间手势特征;其次,根据前五帧手势图像中手势像素点个数的变化量识别出动态手势类型;然后,用手势二进制描述子从动态手势类型中再筛选出可能的候选手势集合;最后,用类-Hausdorff距离模板匹配方法从候选手势集合中识别出最终手势.主要创新点在于:提出的动态手势类型识别和手势二进制描述子匹配的方法,大大缩短了动态手势识别的时间;提出的结合手势主方向的类-Hausdorff距离方法,不仅对旋转、平移和缩放手势具有不变性,而且对区分度较小的手势也具有较高的识别准确率.实验结果表明,在光照相对稳定的条件下,该方法能够实时准确的实现动态手势识别,总体识别率达到95%以上,对发生缩放的手势识别率能达到92%以上,对发生旋转的手势识别率能达到87%以上.本文算法已经在一个基于手势的人机交互界面中得到应用. 相似文献
16.
17.
基于多目标Camshift手势识别 总被引:1,自引:0,他引:1
基于单目视觉下的手势识别技术一般由手势建模、特征提取、手势匹配等几个关键技术构成。手势跟踪算法目前主流的是粒子滤波算法和Camshift算法。系统采用Camshift算法,将人手图像由RGB空间转换到HSV空间后,在HSV空间利用半自动预定义模板颜色对人手进行分割,并对其进行改进实现多目标跟踪,由于Camshift算法为半自动算法,在对手势进行跟踪前需对手势进行手动标定,系统采用了手势跟踪与手势识别技术结合的方法,改进了Camshift算法,解决了Camshift的半自动问题和实现多目标跟踪,实现双手的手势识别。 相似文献
18.
针对传统光学摄像头和无线技术的手势识别方法受光照环境影响和空间纵向、横向特征不全的问题,该文提出一种基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达信号的双流融合神经网络(Two-Stream Fusion Neural Network,TS-FNN)手势识别方法.首先,利用二维快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)求取中频信号的频谱,估计手势的距离和速度,并利用多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)方法计算角度.其次,利用这三维参数在时间上的累积,将一个手势动作映射为32帧距离-速度矩阵图和角度时间图.最后,建立TS-FNN进行手势特征提取和特征融合.实验结果表明,TS-FNN方法与传统卷积神经网络相比,手势的平均识别准确率提升了约5%. 相似文献
19.
针对字母手势的检测和跟踪问题,文章提出一种基于最大似然准则Hausdorff距离的手势识别算法。该算法首先对字母手势图像进行二值化处理,并由字母手势图像的边缘信息中提取字母手势的关键点(指根和指尖);然后采用基于最大似然准则的Hausdorff距离对手势进行识别,搜索策略采用类似于Rucklidge提出的多分辨率搜索方法,在不影响成功率和目标定位精度的情况下,可以显著地缩短搜索时间。实验结果表明此方法可以较好地识别字母手势,同时对部分变形(旋转和缩放)手势也有良好的效果。 相似文献